江西车流图像识别模块技术

无人机搭载如光电吊舱等带有摄像头的设备后，达到了实现智能识别的硬件条件，但是传统的摄像头只能获取图像，并不具备AI识别的功能。无人机AI识别算法还是在于模仿人眼一样进行视觉处理，然后AI进行智能提取和分析图像，再和训练模型进行快速比对，从而在无人机快速飞行的过程中做到实时目标识别。首先，要想实现目标识别需要的硬件支持就是AI图像处理板。图像处理板通过算法的赋能，就能够对目标区域的物体进行AI识别分析，从而做出判断。由于无人机作业的环境复杂，因此对于图像处理板的要求需要进一步提升。成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板，采用了工业级芯片RK3588，采用先进架构，8核（4大4小）处理，算力能够达到6.0TOPS。同时，慧视光电能够根据需求环境定制丰富的输出接口。工程师以RK3399核心板为基础进行定制开发，让摄像头更加智能高效，能够输出高清流的图像视频。江西车流图像识别模块技术

虽然现在各种公共交通已十分便捷，但是仍然存在许多无证、无资质的非法车辆，这些车辆无视交通法规，所以超速超载，俨然成为公路安全隐患。例如在车站出入口，经常会有很多人进行拉客，虽然说是坐满就走，但是为了利益比较大化，超员那是常有的事。再比如暑期来临，各种培训班、托儿所成批出现，也由此滋生了许多“黑校车”，为了尽可能的节约成本，常常让所有学生挤在一辆车内，严重危及孩子安全。要想避免事故的发生，则需要警民合作，积极提供线索，而管理部分则迅速行动，对车辆进行追踪拦截。重庆人流图像识别模块目标检测RV1126图像处理板是我司自主研发的图像识别模块板，该板卡采用国产高性能CPU。

工业4.0就是无人作业的天下，各行各业都在进行无人化改造，农业领域也不例外。近年来随着政策的不断导向，我国已经成功建立了31个无人农业作业实验区。这些无人农业作业试验区覆盖水稻、玉米、小米等14种作物，累计投入智能农机和系统62万台(套)，智能化作业面积达到1.7亿亩。综合抽样统计，作业效率提升60%、人工减少50%、土地利用率在95%以上。这些无人农业区利用无人机、无人车进行作物的播撒、浇灌、施肥等一系列操作，而无人设备要想实现这些功能要么是人工的远程精细操控，要么就是靠图像处理来实现完全的自动化。后者通过在无人设备上加装高性能的AI图像处理板，这些图像处理板在算法的赋能下，能够实现精细的目标识别和检测，例如无人机，在无人机上安装慧视光电推出的微型双光吊舱，吊舱内置图像处理板，无人机在起飞后能够自动识别哪些是作物哪些是其他物体。

随着无人机在城市管理领域的大规模应用，采用无人机追踪地面车辆，然后配合地面拦截，成为一道风景线。让无人机搭载光电吊舱起飞，就能够通过无人机实现视频实时传输，远距离追踪车辆，实时上传记录位置，帮助地面执勤提升拦截效率。慧视VIZ-YWT201微型双光吊舱，集成了可见光摄像机、红外热像仪等传感器，能够对地面车辆进行昼夜观察、识别、捕获和跟踪，并及时上报目标的图像和坐标信息。除此之外，无人机还可以实现智能化追踪。通过在无人机光电吊舱中植入高性能的AI图像处理板，这些板卡在目标跟踪算法的赋能下，就能够对目标车辆进行锁定跟踪，即便是车辆短时间内收到视野阻挡，在车辆后续出现时，也能够立即锁定。这就是成都慧视开发的Viztra-HE030图像处理板。该板卡采用了瑞芯微高性能芯片RK3588，八核处理器能够输出6.0TOPS算力，可实时对目标进行识别或者人为的的锁定，同时可以根据输出目标的靶量信息，对目标进行实时跟踪。板卡算法能够定制吗？

中国的无人机在世界上可谓是独领，随着技术的发展，无人机的应用范围也越来越广。在无人机的一些应用领域中，如应急救援、安防等，需要利用无人机进行远程信息侦查、航拍以及图像识别处理等功能，这就需要一款轻巧、成本低、像素好、品质高的吊舱。市面上很多吊舱要么就是体积大，要么就是重量大，或者是不支持角度、角速度的反馈控制，很难达到上述应用场景的工作需求。为了解决这些难点，成都慧视针对性的开发了多款微型多光吊舱来适配不同行业不同领域的需求。慧视光电有几款图像处理板？河北目标跟踪图像识别模块

RK3588是小型化国产板卡。江西车流图像识别模块技术

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一，因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被***用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后，近期，清华又推出了YOLOv10，作为计算机视觉领域的突破性框架，具备实时的端到端目标检测能力，通过提供结合效率和准确性的强大解决方案，延续了YOLO系列的传统。据悉，YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比，在性能相同的情况下，YOLOv10-B的延迟减少了46%，参数减少了25%。江西车流图像识别模块技术